Pył uderza w 6 mln dolarów ARR, pomagając przedsiębiorstwom budować agentów AI, którzy faktycznie coś robią, a nie tylko mówią

Dust , dwuletnia platforma sztucznej inteligencji, która pomaga przedsiębiorstwom budować agentów AI zdolnych do ukończenia całych przepływów pracy w firmie, osiągnęła 6 milionów dolarów rocznego przychodu — sześciokrotny wzrost z 1 miliona dolarów zaledwie rok temu. Szybki wzrost firmy sygnalizuje zmianę w adopcji AI w przedsiębiorstwach z prostych chatbotów na wyrafinowane systemy, które mogą podejmować konkretne działania w aplikacjach biznesowych.

Startup z siedzibą w San Francisco ogłosił w czwartek, że został wybrany do ekosystemu „Powered by Claude” firmy Anthropic, wyróżniając w ten sposób nową kategorię firm zajmujących się sztuczną inteligencją, które budują specjalistyczne narzędzia korporacyjne w oparciu o pionierskie modele językowe, zamiast rozwijać własne systemy sztucznej inteligencji od podstaw.

„Użytkownicy chcą czegoś więcej niż tylko interfejsów konwersacyjnych” — powiedział Gabriel Hubert, CEO i współzałożyciel Dust, w wywiadzie dla VentureBeat. „Zamiast generować wersję roboczą, chcą automatycznie utworzyć rzeczywisty dokument. Zamiast otrzymywać podsumowania spotkań, potrzebują aktualizacji rekordów CRM bez ręcznej interwencji”.

Platforma Dust wykracza daleko poza narzędzia AI w stylu chatbotów, które zdominowały wczesną adopcję w przedsiębiorstwach. Zamiast po prostu odpowiadać na pytania, agenci AI Dust mogą automatycznie tworzyć problemy GitHub, planować spotkania w kalendarzu, aktualizować rekordy klientów, a nawet przesyłać recenzje kodu na podstawie wewnętrznych standardów kodowania — wszystko to przy zachowaniu protokołów bezpieczeństwa klasy korporacyjnej.

Podejście firmy staje się jasne dzięki konkretnemu przykładowi opisanemu przez Huberta: firma sprzedaży typu business-to-business wykorzystująca wielu agentów Dust do przetwarzania transkrypcji rozmów handlowych. Jeden agent analizuje, które argumenty sprzedażowe znalazły oddźwięk u potencjalnych klientów i automatycznie aktualizuje karty bitewne w Salesforce. Jednocześnie inny agent identyfikuje prośby klientów o funkcje, mapuje je na plan działania produktu, a w niektórych przypadkach automatycznie generuje zgłoszenia GitHub dla małych funkcji uznanych za gotowe do rozwoju.

„Każda transkrypcja rozmowy będzie analizowana przez wielu agentów” — wyjaśnił Hubert. „Będziesz mieć agenta optymalizującego karty bitewne sprzedaży, który przyjrzy się argumentom przedstawionym przez sprzedawcę, które z nich były mocne i wydają się rezonować z potencjalnym klientem, a następnie przekaże je do procesu po stronie Salesforce”.

Ten poziom automatyzacji jest możliwy dzięki Model Context Protocol (MCP) , nowemu standardowi opracowanemu przez Anthropic, który pozwala systemom AI bezpiecznie łączyć się z zewnętrznymi źródłami danych i aplikacjami. Guillaume Princen, szef regionu EMEA w Anthropic, opisał MCP jako „podobny do złącza USB-C między modelami AI i aplikacjami”, umożliwiając agentom dostęp do danych firmy przy jednoczesnym zachowaniu granic bezpieczeństwa.

Sukces Dust odzwierciedla szersze zmiany w podejściu przedsiębiorstw do wdrażania AI. Zamiast budować niestandardowe modele, firmy takie jak Dust wykorzystują coraz bardziej wydajne modele bazowe — szczególnie pakiet Claude 4 firmy Anthropic — i łączą je ze specjalistycznym oprogramowaniem do orkiestracji.

„Chcemy po prostu dać naszym klientom dostęp do najlepszych modeli” — powiedział Hubert. „I myślę, że obecnie Anthropic jest na wczesnym etapie na prowadzeniu, szczególnie w modelach związanych z kodowaniem”. Firma pobiera od klientów 40–50 USD miesięcznie za użytkownika i obsługuje tysiące przestrzeni roboczych, od małych startupów po duże przedsiębiorstwa zatrudniające tysiące pracowników.

Modele Claude firmy Anthropic cieszą się szczególnie dużym zainteresowaniem w przypadku zadań kodowania, a firma odnotowała 300% wzrost wykorzystania Claude Code w ciągu ostatnich czterech tygodni po wydaniu najnowszych modeli Claude 4. „Opus 4 to najpotężniejszy model kodowania na świecie” — zauważył Princen. „Już prowadziliśmy w wyścigu kodowania. Wzmacniamy to”.

Zmiana w kierunku agentów AI, którzy mogą podejmować rzeczywiste działania w systemach biznesowych, wprowadza nowe złożoności zabezpieczeń, których nie było w przypadku prostych implementacji chatbotów. Dust rozwiązuje ten problem za pomocą tego, co Hubert nazywa „natywną warstwą uprawnień”, która oddziela prawa dostępu do danych od praw użytkowania agenta.

„Tworzenie uprawnień, a także zarządzanie danymi i narzędziami jest częścią doświadczenia onboardingowego, aby zmniejszyć narażenie wrażliwych danych, gdy agenci AI działają w wielu systemach biznesowych” — wyjaśnia firma w dokumentacji technicznej. Staje się to krytyczne, gdy agenci mają możliwość tworzenia problemów GitHub, aktualizowania rekordów CRM lub modyfikowania dokumentów w całym stosie technologicznym organizacji.

Firma wdraża infrastrukturę klasy korporacyjnej z polityką Zero Data Retention firmy Anthropic, zapewniając, że poufne informacje biznesowe przetwarzane przez agentów AI nie są przechowywane przez dostawcę modelu. Rozwiązuje to kluczowy problem przedsiębiorstw rozważających wdrożenie AI na dużą skalę.

Rozwój Dust jest częścią tego, co Anthropic nazywa powstającym ekosystemem „startupów natywnych dla AI” — firm, które zasadniczo nie mogłyby istnieć bez zaawansowanych możliwości AI. Firmy te budują biznesy nie poprzez rozwijanie własnych modeli AI, ale poprzez tworzenie zaawansowanych aplikacji na bazie istniejących modeli fundamentowych.

„Te firmy mają bardzo, bardzo silne poczucie tego, czego ich klienci końcowi potrzebują i chcą w konkretnym przypadku użycia” – wyjaśnił Princen. „Zapewniamy im narzędzia, aby mogli budować i dostosowywać swój produkt do tych konkretnych klientów i przypadków użycia, których szukają”.

To podejście oznacza znaczącą zmianę w strukturze branży AI. Zamiast, aby każda firma musiała rozwijać własne możliwości AI, wyspecjalizowane platformy, takie jak Dust, mogą zapewnić warstwę orkiestracji, która sprawia, że ​​potężne modele AI są przydatne dla konkretnych aplikacji biznesowych.

Sukces firm takich jak Dust sugeruje, że rynek korporacyjnej AI wychodzi poza fazę eksperymentalną w kierunku praktycznej implementacji. Zamiast zastępować hurtowo pracowników ludzkich, systemy te są zaprojektowane tak, aby wyeliminować rutynowe zadania i przełączanie kontekstów między aplikacjami, pozwalając pracownikom skupić się na czynnościach o wyższej wartości.

„Dzięki zapewnieniu uniwersalnych prymitywów sztucznej inteligencji, które sprawiają, że wszystkie przepływy pracy w firmie są bardziej inteligentne, a także odpowiedniego systemu uprawnień, kładziemy podwaliny pod system operacyjny agentów, który będzie odporny na wyzwania przyszłości” – powiedział Hubert.

Baza klientów firmy obejmuje organizacje przekonane, że AI fundamentalnie zmieni działalność biznesową. „Wspólnym mianownikiem wszystkich klientów jest to, że są oni dość mocno nastawieni na przyszłość i przekonani, że ta technologia zmieni wiele rzeczy” — zauważył Hubert.

W miarę jak modele AI stają się bardziej wydajne, a protokoły takie jak MCP dojrzewają, rozróżnienie między narzędziami AI, które po prostu dostarczają informacji, a tymi, które podejmują działania, prawdopodobnie stanie się kluczowym czynnikiem różnicującym na rynku przedsiębiorstw. Szybki wzrost przychodów Dust sugeruje, że firmy są skłonne płacić wyższe ceny za systemy AI, które mogą wykonywać rzeczywistą pracę, a nie tylko w niej pomagać.

Implikacje wykraczają poza pojedyncze firmy i obejmują szerszą strukturę oprogramowania korporacyjnego. Jeśli agenci AI mogą bezproblemowo integrować i automatyzować przepływy pracy w rozłączonych aplikacjach biznesowych, może to zmienić sposób, w jaki organizacje myślą o zakupie oprogramowania i projektowaniu przepływów pracy — potencjalnie zmniejszając złożoność, która od dawna nęka stosy technologii korporacyjnych.

Być może najbardziej wymownym znakiem tej transformacji jest to, jak naturalnie Hubert opisuje agentów AI nie jako narzędzia, ale jako cyfrowych pracowników, którzy pojawiają się w pracy każdego dnia. W świecie biznesu, który spędził dziesięciolecia na łączeniu systemów z API i platformami integracyjnymi, firmy takie jak Dust udowadniają, że przyszłość może nie wymagać łączenia wszystkiego — wystarczy nauczyć AI, jak poruszać się po chaosie, który już stworzyliśmy.